package com.sheng.leetcode.year2023.month09.day25;

import org.junit.Test;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author by ls
 * @date 2023/9/25
 * <p>
 * 146. LRU 缓存<p>
 * <p>
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。<p>
 * 实现 LRUCache 类：<p>
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存<p>
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。<p>
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；<p>
 * 如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，<p>
 * 则应该 逐出 最久未使用的关键字。<p>
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。<p>
 * <p>
 * 示例：<p>
 * 输入<p>
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]<p>
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]<p>
 * 输出<p>
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]<p>
 * 解释<p>
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);<p>
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}<p>
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}<p>
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1<p>
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}<p>
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)<p>
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}<p>
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)<p>
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3<p>
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4<p>
 * <p>
 * 提示：<p>
 * 1 <= capacity <= 3000<p>
 * 0 <= key <= 10000<p>
 * 0 <= value <= 10^5<p>
 * 最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put<p>
 */
public class LeetCode0146 {

    @Test
    public void test01() {
        LRUCache obj = new LRUCache(2);
        obj.put(1, 1);
        obj.put(2, 2);
        System.out.println(obj.get(1));
        obj.put(3, 3);
        System.out.println(obj.get(2));
        System.out.println(obj.get(3));
        obj.put(4, 4);
        System.out.println(obj.get(1));
        System.out.println(obj.get(3));
        System.out.println(obj.get(4));
    }
}

class LRUCache {
    private final int capacity;
    private final Node dummy = new Node(0, 0); // 哨兵节点
    private final Map<Integer, Node> keyToNode = new HashMap<>();

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        dummy.prev = dummy;
        dummy.next = dummy;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = getNode(key);
        return node != null ? node.value : -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = getNode(key);
        if (node != null) { // 有这本书
            node.value = value; // 更新 value
            return;
        }
        node = new Node(key, value); // 新书
        keyToNode.put(key, node);
        pushFront(node); // 放在最上面
        if (keyToNode.size() > capacity) { // 书太多了
            Node backNode = dummy.prev;
            keyToNode.remove(backNode.key);
            remove(backNode); // 去掉最后一本书
        }
    }

    private Node getNode(int key) {
        if (!keyToNode.containsKey(key)) { // 没有这本书
            return null;
        }
        Node node = keyToNode.get(key); // 有这本书
        remove(node); // 把这本书抽出来
        pushFront(node); // 放在最上面
        return node;
    }

    // 删除一个节点（抽出一本书）
    private void remove(Node x) {
        x.prev.next = x.next;
        x.next.prev = x.prev;
    }

    // 在链表头添加一个节点（把一本书放在最上面）
    private void pushFront(Node x) {
        x.prev = dummy;
        x.next = dummy.next;
        x.prev.next = x;
        x.next.prev = x;
    }

    private static class Node {
        int key, value;
        Node prev, next;

        Node(int k, int v) {
            key = k;
            value = v;
        }
    }
}

//作者：灵茶山艾府
//        链接：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/
//        来源：力扣（LeetCode）
//        著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

// 2500+ms
//class LRUCache {
//
//    int capacity;
//
//    Map<Integer, Integer> map;
//
//    List<Integer> cache;
//
//    /**
//     * 用数据结构的容量 capacity 初始化对象
//     *
//     * @param capacity
//     */
//    public LRUCache(int capacity) {
//        this.capacity = capacity;
//        map = new HashMap<>();
//        cache = new ArrayList<>();
//    }
//
//    /**
//     * 如果键 key 存在于缓存中，则获取键的值，否则返回 -1
//     *
//     * @param key 键
//     * @return 键的值 / -1
//     */
//    public int get(int key) {
//        if (map.containsKey(key)) {
//            reflshCache(key);
//            return map.get(key);
//        }
//        return -1;
//    }
//
//    public void reflshCache(Integer key) {
//        int index = -1;
//        for (int i = 0; i < cache.size(); i++) {
//            if (Objects.equals(cache.get(i), key)) {
//                index = i;
//                break;
//            }
//        }
//        if (index != -1) {
//            cache.remove(index);
//        }
//        cache.add(0, key);
//    }
//
//    /**
//     * 如果键 key 已存在，则变更其值；如果键不存在，请插入键值对
//     *
//     * @param key   key
//     * @param value value
//     */
//    public void put(int key, int value) {
//        if (map.containsKey(key)) {
//            map.put(key, value);
//            reflshCache(key);
//        } else {
//            if (map.size() >= capacity) {
//                map.remove(cache.get(cache.size() - 1));
//                cache.remove(cache.size() - 1);
//                map.put(key, value);
//                reflshCache(key);
//            } else {
//                map.put(key, value);
//                reflshCache(key);
//            }
//        }
//    }
//}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
